AWS는 LeRobot 데이터셋과 Hugging Face Storage Buckets를 사용하여 로봇 정책의 기록, 학습 및 배포의 지속적 루프를 가능하게 하는 Strands Agents를 도입했습니다. 이 통합을 통해 에이전트는 변경 가능한 버킷에 데모를 동기화하고 바이트 수준 중복 제거를 수행하며 전체 다운로드 없이 Hub에서 직접 데이터셋을 스트리밍하여 학습할 수 있습니다.
- Strands Robots는 로봇 추상화를 AgentTools로 노출하여 단일 에이전트가 시뮬레이션과 SO-101과 같은 물리적 하드웨어 모두에서 데모를 기록하고 정책을 배포할 수 있도록 합니다.
- Hugging Face Storage Buckets는 변경된 바이트만 동기화하여 업로드 데이터를 약 4배 줄이는 Xet-backed content-defined chunking을 사용합니다.
- 시스템은 학습을 위해 LeRobot 데이터셋을 프레임별로 스트리밍하는 것을 지원하며, 로컬 복사본을 피하고 반복적인 정책 개선 중 대역폭 비용을 절감합니다.
이 접근 방식은 데이터 수집, 저장 및 학습을 단일 에이전트 기반 루프 내에서 통합하여 로봇 개발 워크플로우를 단순화합니다.